第16回 StringBeginners での発表資料

概要 インターネットに晒されているWebサービスでは TV等で紹介されたことによる大量流入 悪意ある人物からの攻撃 クライアントのバグに依る大量リクエスト など、本来想定していた以上のトラフィックが来ることはよくあります。 単純にシステムを構築すると大規模トラフィックに対応できずシステムがスローダウンしてしまうため、何かしらrate limitをかけておいた方が良いです。 ただしrate limitと一口に入っても色々あるため、今回は主なrate limitアルゴリズムを紹介します。 Leaky bucket Leaky bucketはデータ転送レートを一定にする(=上限を設定する)アルゴリズムです。 下の図のように、様々な流量の水流がそのバケツに流れ込んでも小さな穴からは一定の水流が流れ出す仕組みです。 ref: What is the difference between token
This presentation describes the reasons why Facebook decided to build yet another key-value store, the vision and architecture of RocksDB and how it differs from other open source key-value stores. Dhruba describes some of the salient features in RocksDB that are needed for supporting embedded-storage deployments. He explains typical workloads that could be the primary use-cases for RocksDB. He al
class MFbpr(Recommender): ''' コンストラクタとか他の処理 ''' def buildModel(self): loss_pre = sys.float_info.max nonzeros = self.trainMatrix.nnz hr_prev = 0.0 sys.stderr.write("Run for BPR. \n") for itr in xrange(self.maxIter): start = time.time() # Each training epoch for s in xrange(nonzeros): # sample a user u = np.random.randint(self.userCount) itemList = self.trainMatrix.getrowview(u).rows[0] if len(itemL
Mathは本当に遅いのか 色の距離(色差)を計算するときにちょっとだけ試してみたので,実際によくある(小手先)高速化手法でMathが速くなるのか検証してみた. 検証方法 JavaとAndroidで検証. 単純に実行時間をSystem.nanoTimeで取得し,比較している. 検証順や検証タイミングで最適化がかかったりするので,何回か実行して落ち着いた値で比較している. Javaの検証はIntel Xeon E5 3.5GHzのMac Pro,Androidの検証はQualcomm Snapdragon 800 MSM8974 2.2GHzのSO-02Fで試している. 従来のMathクラスと,実装したDMathクラスで比較した. 10万回実行して1回あたりの実行時間をnano秒で表示している.詳しい方法は一番下を参照. べき乗の高速化 べき乗を計算するMath.pow()は小数のべき乗もサポ
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hello mum");a.close()},find_slide_number:function(e){var c=e.indexOf("#");if(c<0){return 0}var b=unescape(e.substr(c+1));var f=document.getElementById(b);if(!f){var d=/\((\d)+\)/;if(b.match(d)){var a=parseInt(b.substring(1,b.length-1));if(a>this.slides.length){a=1}if(--a<0){a=0}return a}d=/\[(\d)+\]/;if(b.match(d)){var a=parseInt(b.substring(1,b.length-1));if(a>this.slides.length){a=1}if(--a<0){a=
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